配列要素の自然な順序に従って、入力配列を昇順または降順で並べ替えます。 Null 要素は、返された配列の先頭に昇順で配置されるか、返された配列の末尾に降順で配置されます。
構文
from pyspark.sql import functions as sf
sf.sort_array(col, asc=True)
パラメーター
| パラメーター | タイプ | Description |
|---|---|---|
col |
pyspark.sql.Column または str |
列または式の名前。 |
asc |
bool、省略可能 | 昇順または降順で並べ替えるかどうか。 asc が True (既定値) の場合、並べ替えは昇順になります。 False の場合は降順。 |
返品ポリシー
pyspark.sql.Column: 並べ替えられた配列。
例示
例 1: 配列を昇順で並べ替える
import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([([2, 1, None, 3],)], ['data'])
df.select(sf.sort_array(df.data)).show()
+----------------------+
|sort_array(data, true)|
+----------------------+
| [NULL, 1, 2, 3]|
+----------------------+
例 2: 配列を降順で並べ替える
import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([([2, 1, None, 3],)], ['data'])
df.select(sf.sort_array(df.data, asc=False)).show()
+-----------------------+
|sort_array(data, false)|
+-----------------------+
| [3, 2, 1, NULL]|
+-----------------------+
例 3: 1 つの要素で配列を並べ替える
import pyspark.sql.functions as sf
df = spark.createDataFrame([([1],)], ['data'])
df.select(sf.sort_array(df.data)).show()
+----------------------+
|sort_array(data, true)|
+----------------------+
| [1]|
+----------------------+
例 4: 空の配列を並べ替える
from pyspark.sql import functions as sf
from pyspark.sql.types import ArrayType, StringType, StructField, StructType
schema = StructType([StructField("data", ArrayType(StringType()), True)])
df = spark.createDataFrame([([],)], schema=schema)
df.select(sf.sort_array(df.data)).show()
+----------------------+
|sort_array(data, true)|
+----------------------+
| []|
+----------------------+
例 5: null 値を持つ配列の並べ替え
from pyspark.sql import functions as sf
from pyspark.sql.types import ArrayType, IntegerType, StructType, StructField
schema = StructType([StructField("data", ArrayType(IntegerType()), True)])
df = spark.createDataFrame([([None, None, None],)], schema=schema)
df.select(sf.sort_array(df.data)).show()
+----------------------+
|sort_array(data, true)|
+----------------------+
| [NULL, NULL, NULL]|
+----------------------+